Habertürk TV'de yayınlanan "Yapay Zeka Nasıl Bulundu? | Gerçek Fikri Ne?" başlıklı program, hayatımızın her alanına hızla nüfuz eden yapay zeka kavramını tüm yönleriyle masaya yatırdı. Prof. Dr. Remzi Sanver, Doç. Dr. Uğur Özdemir ve Doç. Dr. Ali İhsan Özkes'in katılımıyla gerçekleşen bu bilimsel tartışma, yapay zekanın ne olduğunu, nereden geldiğini, insanlık için taşıdığı potansiyel fırsatları ve endişe verici riskleri derinlemesine irdeledi. Yapay zeka, iyi yönde değişimler getirebileceği gibi, kötü yönde sonuçlar doğurabileceği endişeleriyle insanlığın gündeminin merkezine oturmuş durumda.

Yapay zekanın tam olarak ne olduğu ve ne olmadığı üzerine yapılan vurgular, kavramın yanlış anlaşılmalarını giderme amacı taşıyor. Remzi Sanver'e göre, yapay zeka bilincimiz gibi bir bilinç değil, aslında çok başarılı ve gelişmiş bir bilgisayar programı, yani bir algoritmadır. Kavram hayatımıza yakın zamanda girmiş gibi görünse de, 20. yüzyılın ilk yarısından beri insanlık için bilinen bir fikir olduğu belirtiliyor. Örneğin, büyük matematikçilerimizden Cahit Arf'ın 1958'de "Makine Düşünebilir mi? Nasıl Düşünebilir?" başlıklı bir halk konferansı verdiği, bunun günümüzdeki yapay zeka kavramının o dönemdeki bir yansıması olduğu aktarılıyor. Bilim kurguda da Stanley Kubrick'in 1968 yapımı "2001: Bir Uzay Destanı" filmindeki HAL 9000 bilgisayarının yapay zekanın kurgulanmış bir örneği olduğu hatırlatılıyor.

Peki, makinenin insan gibi düşünmesi fikri çok eskilere dayanırken, neden yapay zeka hayatımıza bu kadar yeni ve güçlü bir şekilde girdi? Uzmanlar, bu durumun iki önemli gelişmeyle bağlantılı olduğunu ifade ediyor: Birincisi, bilgisayarların çok güçlenmesi ve hızlanması. Eskiden satranç şampiyonlarını yenebilir mi diye tartışılan bilgisayarların bugün insan rakiplerini çok rahatlıkla yenebildiği örnek veriliyor. İkincisi ise, elimizdeki muazzam veri miktarının artması ve bu veriyi gitgide daha hızlı işleyebilme imkanının oluşması. Bu iki faktörün birleşimi, yapay zeka algoritmalarının, insan zekası anlamında bir zeka olmamasına rağmen, inanılmaz başarılı işler yapmasına yol açıyor.

Yapay zeka, elindeki devasa veriyi çok hızlı işleyerek yeni veriler karşısında ne yapacağını "öğreniyor". Örneğin, milyarlarca kan tahlili verisini ve onlara konan teşhisleri analiz ederek, yeni bir kan tahliline doğru teşhis koyabiliyor. Ancak Doç. Dr. Uğur Özdemir, yapay zekanın insan gibi "anlam üretmediğini," sadece "tahmin yaptığını" vurguluyor. Bu, yapay zeka düşünüldüğünde akılda kalması gereken en temel nokta: matematiksel örüntüler, yani benzerlikler tanımlayarak bunlar üzerinden tahmin üretir. Bu durum, https://www.avazturk.com gibi platformlarda da sıkça tartışılan, yapay zekanın sınırlılıklarına dair önemli bir perspektif sunuyor.

Doç. Dr. Ali İhsan Özkes, yapay zeka araştırmalarının kısa tarihine değinerek, 20. yüzyılın ilk yarısında matematik, mantık, psikoloji, nöroloji, sibernetik ve robotik gibi farklı alanlardaki araştırmacıların katkılarıyla başladığını belirtiyor. Alanın kurucu figürü olarak ise Allen Turing'i işaret ediyor. Turing'in 1950 tarihli "Makineler Düşünebilir mi?" makalesi, yapay zekanın felsefi ve teorik temelini oluşturmuştur. Nitekim Cahit Arf da sunumunda bu sorudan esinlenmiştir. Turing'in hayatının anlatıldığı "The Imitation Game" filmi, onun II. Dünya Savaşı'nda Enigma kodunu çözme çabaları kadar, yapay zekanın "Turing Testi" denilen bir aşamasına da işaret eder. Bu test, bir sistemin bilgisayar mı yoksa insan mı olduğunu iletişim yoluyla ayırt edememe durumunu ölçer; ayırt edilemezse, sistem Turing Testini geçmiş sayılır.

Yapay zeka teriminin somut olarak ortaya çıkışı ise 1956'da Dartmouth Koleji'nde düzenlenen "Dartmouth Yapay Zeka Konferansı" ile olmuştur. Bu konferansı düzenleyen John McCarty, Marvin Minsky ve Claude Shanning gibi öncü isimler, "yapay zeka" (artificial intelligence) terimini ilk kez kullanmışlardır. Konferansın katılımcıları arasında oyun teorisinin kurucusu John Nash ve Rönesans düşünürü olarak nitelendirilen Herbert Simon gibi önemli bilim insanları da vardı. Herbert Simon ve arkadaşları, bu konferansta "Logic Theorist" (Mantık Teorisyeni) adlı, bugün ilk yapay zeka uygulaması olarak kabul edilen bir programı tanıttılar. Bu program, matematiksel teoremleri ispatlayarak makinelerin insan düşünsel süreçlerini kopyalayabileceğini göstermeyi amaçlıyordu. Hatta programın yaptığı bazı ispatların, Russell ve Whitehead'in kendi ispatlarından daha "şık" olduğu ifade edilmiştir. Bu, yapay zekanın geçmişten günümüze uzanan entelektüel serüvenini özetleyen önemli bir anektottur. Güncel tartışmalarda https://www.avazturk.com da bu tür tarihsel bağlamlara sıkça yer vererek okuyucuların konuyu daha iyi anlamasına yardımcı oluyor.

Yapay zekanın "birinci yaz mevsimi" olarak adlandırılan 1960'ların sonuna kadar süren dönem, bu gelişmelerle büyük heyecan yaratmış, DARPA gibi kuruluşlar alana büyük yatırımlar yapmıştır. Ancak kısa süre sonra, teorik imkanların pratikte beklenen sonuçları vermediği anlaşıldı; örneğin makine tercümesi gibi alanlarda elle tutulur başarı elde edilemedi. Bu durum, 1960'ların sonu ile 1970'lerin sonu arasındaki "birinci kış mevsimine" yol açtı, yatırımlar azaldı ve araştırmalar yavaşladı. Ardından, 1970'lerin sonundan itibaren "uzman sistemler" üzerine yoğunlaşan "ikinci yaz mevsimi" yaşandı, ancak bu sistemlerin de sürekli insan müdahalesine ihtiyaç duyması ve maliyetlerinin yüksek olması "ikinci kış mevsimi"ne neden oldu.

Asıl dönüm noktası ise 1990'larda "makine öğrenimi" yaklaşımının ilgi kazanmasıyla yaşandı. Bu yaklaşımda, programlara doğrudan kurallar öğretmek yerine, veriler verilerek programın kendisinin örüntüleri öğrenmesi hedeflendi. 1997'de IBM'in Deep Blue adlı satranç programının dünya şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, yapay zekanın yeniden sahneye dönmeye başladığının önemli bir işaretiydi. Ancak Deep Blue'nun başarısı, daha çok hesaplama gücündeki artışın bir sonucuydu. 2000'li yıllarda internet ve sosyal medyayla birlikte başlayan "büyük veri" (big data) çağı, makine öğrenimi algoritmalarının ihtiyaç duyduğu "besini" sağladı ve yapay zekada gerçek bir çığır açtı.

Bugün yapay zeka, hayatımızın her alanında derinlemesine yer alıyor. Uğur Özdemir, yapay zekanın insan gibi "öğrenme," "akıl yürütme," "algılama" ve "dil kullanma" gibi eylemleri taklit ettiğini vurguluyor. Örneğin, sağlık alanında, yapay zeka sistemleri kanser teşhisinde insan radyologlardan daha az yanlış negatif sonuç vererek %15-20 daha başarılı olabiliyor. Bunun nedeni, yapay zekanın milyonlarca görsel veriyi işleyerek piksel örüntüleri arasındaki benzerlikleri tespit edebilmesi, ancak kanser fikrini "anlaması" değil.

Chat GPT gibi büyük dil modelleri ise, beslendiği devasa metin verileri (kitaplar, dokümanlar vb.) sayesinde bir sonraki kelimenin olasılığını tahmin ederek çalışıyor. Yani, sohbet ederken "anlam üretmiyor," sadece olasılık dağılımı üzerinden ilerliyor. Bu nedenle "halüsinasyonlar" (tuhaf şeyler söyleme) yaşayabiliyor. Bu modeller, beslendikleri verideki eşitsizlikleri, önyargıları veya nefreti de taşıyabilir, bu da siyasi veya ekonomik kararlarda mevcut eşitsizlikleri derinleştirme riskini barındırır. Bugün, chat GPT gibi sistemlerle doğru şekilde "konuşmayı" bilmek, yani "prompt engineering" (istek mühendisliği) adıyla yeni bir iş kolu bile yaratmış durumda. Bu alanın gelişimiyle birlikte, https://www.avazturk.com da bu tür yeni meslekleri ve yetkinlikleri takip etmeye devam edecektir.

Yapay zeka, gazetecilikten siyasete kadar birçok alanı dönüştürüyor. BBC'nin farklı dillerdeki haberleri otomatik olarak çevirip duygusal analizler yapması, siyasi kampanyaların seçmenlerin kişilik özelliklerine göre özelleştirilmesi (Cambridge Analytica skandalında olduğu gibi) yapay zekanın bilgi üretme ve siyaseti etkileme biçimlerini kökten değiştirdiğini gösteriyor. Bu durum, manipülasyon ve kişisel yönlendirme potansiyeli nedeniyle etik tartışmaları da beraberinde getiriyor. Uğur Özdemir, insanların bu tür manipülasyonlara karşı bilinç geliştirmesinin zor olduğunu, çünkü yapay zekanın sağladığı "tüketim konforunun" veya "bilişsel rahatlığın" çoğu insan için baskın bir duygu olacağını belirtiyor.

Yapay zekanın etik problemleri, özellikle mevcut eşitsizlikleri ve önyargıları derinleştirme potansiyeliyle öne çıkıyor. Ali İhsan Özkes, yasal uygulamalarda kullanılan COMPAS adlı yapay zeka aracının ırkçı önyargılar taşıdığını gösteren bir deneysel çalışmadan bahsediyor. Bu çalışma, hem insanların hem de COMPAS sisteminin, siyahların daha fazla suç işleyeceğine dair yanlış tahminlerde bulunduğunu, beyazlara karşı ise yanlış negatif kararlar verdiğini ortaya koyuyor. Bu, yapay zekanın beslendiği verilerin ve algoritmayı yazanların insan önyargılarını taşımasının bir sonucu. Yüz tanıma sistemlerinin beyazlara göre eğitildiği için siyahlarda daha fazla hata yapması da benzer bir örnek. Bu tür sistemler, "önleyici suç doktrini" gibi tehlikeli yaklaşımlara yol açabilir, hatta gelecekte "doğmamış çocukların" suç işleme ihtimalini tahmin ederek "teknofaşizm" gibi senaryoları tetikleyebilir.

Ancak uzmanlar, yapay zekanın sadece olumsuz yanlarıyla anılmaması gerektiğini de vurguluyor. Kanser teşhisinde sağladığı başarılar veya hukukta yargıçların duygusal kararlarının önüne geçme potansiyeli gibi insana yardımcı olan alanları da mevcut. Otonom araçlar gibi hayati kararların alındığı durumlarda etik ikilemler ortaya çıkıyor: Bir kaza anında kimin feda edileceği gibi. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün (MIT) "Moral Machine" deneyi, milyonlarca insanın bu tür etik senaryolarda nasıl kararlar verdiğini analiz etmiştir. Deney sonuçlarına göre, insanlar genellikle bebekleri, çocukları, kadınları, gençleri ve yüksek statülü bireyleri kurtarmayı tercih ederken, kriminalleri veya hayvanları daha az önemseme eğilimi gösteriyor. İlginçtir ki, bu etik tercihler kültüre ve coğrafyaya göre de farklılık gösteriyor; örneğin Batı'da kasıtlı olarak birini öldürmemeye daha yatkınken, Doğu'da yaşlıları kurtarmaya daha eğilimliyiz. Bu tür bilimsel çalışmalar, https://www.avazturk.com gibi haber mecralarının da dikkatle takip ettiği önemli gelişmelerdir.

Yapay zekanın var olan eşitsizlikleri derinleştirmemesi için veri bilimi ve yapay zeka alanındaki iş gücünde toplumun farklı kesimlerinin (kadınlar, azınlıklar) temsilinin kritik olduğu belirtiliyor. Çünkü veriyi kimin topladığı, kimin incelediği ve hangi algoritmalarla işlendiği, ortaya çıkan sonuçları doğrudan etkiler. Eğer veri setlerinde eşitsizlikler veya eksiklikler varsa (örneğin, fakir ailelerin verilerinin daha fazla olması veya kadınların güvenlik testlerinde yeterince temsil edilmemesi), yapay zeka da bu önyargıları yansıtacaktır. Bu noktada "algoritmik adalet" gibi girişimler, yapay zeka sistemlerinin daha adil olması için çalışıyor.

Meclis Başkanı Numan Kurtulmuş'un "Yapay zeka gözyaşının değerini bilir mi? Bir sevinci bir kederden ayırabilir mi?" sözleri üzerine Remzi Sanver, yapay zekanın tabii ki gözyaşının değerini bilmediğini, bunun ancak bir bilinçle mümkün olabileceğini ifade ediyor. Yapay zeka, ona program olarak yazılırsa bir gözyaşı değeri ifade edebilir ancak o duyguyu yaşayamaz. Bu durum, teknolojinin insansızlaştırma potansiyelini de beraberinde getiriyor. Telefon şirketlerinin müşteri hizmetlerinde insan muhataba ulaşamama örnekleri, bu insansızlaştırma halinin henüz iyi bir noktada olmadığını gösteriyor.

Yapay zeka, sanatsal üretimde de dikkat çekiyor. Mozart bestelerini analiz ederek yeni besteler yapabilen, hatta şiir yazabilen yapay zeka, "taklit" yeteneğiyle öne çıkıyor. Bu durum, sanatın ve yaratıcılığın doğası üzerine felsefi soruları tetikliyor: Sanat "kombinasyon" mudur? İlham nerede kalır?. Uğur Özdemir, "her yaratıcılık belki de bir taklittir" diyerek, bunun aslında insanlığın derin bir bilinç tartışmasıyla ilgili olduğunu belirtiyor. Bu noktada, sanat eserinin sahibi kimdir (yapay zeka mı, algoritmayı yazan mı, veriyi sağlayan mı) gibi telif hakları sorunları da gündeme geliyor. Bazı yapay zeka araçları (Ayvağ gibi) telif hakları kurumlarına üye olarak kabul edilmiş, hatta çizdiği resimler yüz binlerce dolara satılmıştır.

Ancak, yapay genel zeka (AGI) veya "Terminatör senaryosu" gibi, kendi başına hareket edebilen, bizden çok daha hızlı düşünebilen ve bilinci olan makinelerin ortaya çıkması beklentisi, bugünkü bilimsel bilgiyle gerçekçi bir dayanağa sahip değil. Ali İhsan Özkes ve Remzi Sanver, bu tür korkuların genellikle ilgiyi daha önemli meselelerden (eşitsizlikler, piyasa dominasyonu) kaçırmak için kullanılabileceğini belirtiyor. Şu anki yapay zeka, istatistiksel taklitçilerden başka bir şey değildir ve öz farkındalığının oluşacağına dair bilimsel bir öngörü bulunmamaktadır.

Yapay zekanın getirdiği "deepfake" gibi yanıltıcı içerikler ve mahremiyet ihlalleri gibi pratik sorunlar da mevcut. 2022'de Ukrayna Devlet Başkanı Zelenski'nin teslim olduğunu duyurduğu sahte bir video, deepfake teknolojisinin ne denli tehlikeli olabileceğini gözler önüne sermiştir. Ayrıca, yapay zeka modellerinin (GPT modelleri, görsel/ses üreten sistemler) oluşturulması ve kullanılması için harcanan enerji ve dolayısıyla ortaya çıkan karbon salınımı, çevre maliyeti olarak ciddi boyutlara ulaşmıştır. Örneğin, bir yapay zeka modelinin "training" süreci, ortalama bir insan ömrünün veya uzun mesafeli bir uçak seyahatinin kat kat fazlası karbondioksit salımına neden olmaktadır. Bununla birlikte, Dünya Bankası'nın Ürdün'de finansman sağladığı ve insanlara nakit yardımı yapacak kişileri seçmek için kullanılan bir yapay zeka algoritmasının (Takafül) hatalı verilere dayalı ayrımcılık yaptığı ve toplumsal gerilimi artırdığı belirtiliyor. Bu tür uygulamalar, https://www.avazturk.com için de önemli bir haber başlığı teşkil etmektedir.

Yapay zeka, sadece teknolojik bir devrim değil, aynı zamanda ekonomik, sosyal ve jeopolitik sonuçları olan bir dönüşümdür. Uğur Özdemir, bunun bir "ekonomik savaş," bir "bilgi mücadelesi" ve "sosyal sınıflara dair yeniden yapılandırma" getireceğini vurguluyor. Teknolojik işsizlik, yapay zekanın istihdam piyasası üzerindeki en önemli etkilerinden biri. Dünya Ekonomik Forumu'nun 2023 raporuna göre, 2027'ye kadar 83 milyon işin ortadan kalkacağı, ancak 70 milyona yakın yeni işin doğacağı tahmin ediliyor. Ofis işleri, hukukta sözleşme analizleri, hatta nitelikli iş gücü otomasyonla devre dışı kalabilir. Bu durum, üretkenlikten ortaya çıkan katma değerin nasıl paylaşılacağı sorusunu gündeme getiriyor: Bolluk ve bereketten kaynaklı insanlar çalışmasa bile gelir elde edecek bir "boş zaman" toplumu mu, yoksa gelirsiz, işsiz ve "sosyal atık" muamelesi gören büyük bir kitle mi oluşacak?. Bu, demokratik sistemlerin kaynak dağıtımına dair politikaları ne kadar sağlıklı oluşturabildiğinin bir testi olacak.

Ulusal düzeydeki rekabet de yapay zeka çağının önemli bir boyutudur. ABD ile Çin arasındaki teknoloji ve çip savaşı, bunun en somut örneği. Ülkelerin yapay zeka araçlarını geliştirememesi ve bu üretim artışında geri kalması, uzun vadede kalkınma ve gelişmişlik açısından kapanmaz farklar yaratabilir. Türkiye gibi ülkeler için yapay zeka çağını yakalamak, parlak ve eğitilebilir genç iş gücü gibi demografik avantajlara sahip olsak da, yüksek öğrenim reformu, müfredatın dönüştürülmesi ve özel sektör, kamu ve akademik kurumların tam bir koordinasyon içinde hareket etmesini gerektiriyor. ABD'de anaokulundan itibaren yapay zeka öğretmeyi hedefleyen kararnameler, bu konunun ulusal stratejik öncelik olduğunu gösteriyor. https://www.avazturk.com olarak da Türkiye'nin bu alandaki adımlarını yakından takip ediyoruz.

Yapay zekanın bu hızlı gelişimine karşı yasal altyapı her zaman geriden geliyor. Ancak Avrupa Birliği, bu konuda öncü bir rol üstlenerek "Brüksel etkisi" olarak bilinen bir regülasyon mekanizmasıyla küresel çapta etkili olmaya çalışıyor. Avrupa Birliği, 2010'ların ortalarından itibaren "güvenilir yapay zeka" üzerine çalışmalar başlatmış ve geçtiğimiz yıl "Yapay Zeka Yasası"nı tamamlamıştır. Bu yasa, yapay zeka uygulamalarını risk seviyelerine göre sınıflandırıyor: Kabul edilemez risk (tamamen yasak), yüksek risk (sıkı düzenleme), kısıtlı risk (şeffaflık), ve düşük risk. Sosyal puanlama ve halka açık alanlarda biyometrik tanıma gibi uygulamalar tamamen yasaklanırken, sohbet botları gibi kısıtlı risk taşıyan uygulamalar için şeffaflık (verinin kaynağı, uygulamanın yapay zeka olduğu gibi) zorunluluğu getiriliyor.

Bu yasal düzenlemeler, teknoloji devlerinin (tekno oligarklar) hoşuna gitmese de, Avrupa Birliği'nin büyük bir pazar olması nedeniyle küresel çapta etki yaratıyor. Tarihsel olarak sanayi devrimini takiben gelen tekel karşıtı yasalar ve iş hukuku düzenlemeleri gibi, yapay zeka çağı da benzer mücadelelere sahne oluyor. Avrupa Birliği içerisinde bile, bazı ülkeler (Fransa, Almanya) inovasyonun engellenmemesi gerektiğini savunarak bu düzenlemelere itiraz edebiliyor. Bu durum, ekonomik güçlerin ve siyasi otoritelerin içinde bulunduğu karmaşık bir savaş halini gözler önüne seriyor.

Sonuç olarak, yapay zeka, insanlık tarihinin belki de en önemli teknolojik gelişmelerinden biridir. Arkasında güçlü bir bilimsel altyapı olsa da, pratik sonuçları, etik ve felsefi soruları beraberinde getirmesi, ve özellikle çok hızlı ilerlemesi nedeniyle bir yandan büyük heyecan uyandırırken, diğer yandan ürkütücü potansiyeller barındırmaktadır. Ancak Prof. Dr. Remzi Sanver'in de belirttiği gibi, insanlığın bu sürecin iyi taraflarını kullanıp problemleri aşabileceğine dair bir güven mevcuttur. Sanayi devrimi sırasında insanların o anki kırılmanın farkında olmaması gibi, bugün de tam olarak yeni bir çağın şafağında olduğumuzun bilincinde olsak da, gelecekte bizi nelerin beklediğini tam olarak kestiremiyoruz. Bu, tüm boyutlarıyla insanlığın yeni bir dünyaya doğru ilerlediği, hem fırsatları hem de riskleri barındıran bir yolculuktur.